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现有区间数据分析的方法通常假设数据在某一区间上服从均匀分布,这在实际数据分析中通常是不成立的.针对此问题,在原始数据来源于连续分布的简单假设下,利用经过分布函数变换后的随机变量服从(0,1)上的均匀分布,分别采用经验分布函数和核估计对原始数据的分布函数进行估计.基于此设计变换,对变换后的数据进行均匀分布的假设检验,通过检验后进行后续的区间数据分析,使得均匀分布的假定得以成立,保证了统计理论上的严谨性.数据模拟结果表明,将经验分布函数变换后的数据作为研究对象,进行区间数据分析,所得到的统计建模结果更加合理且具有较强的解释力. 相似文献
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函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。 相似文献
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伴随着各领域信息化的发展,数据多呈现出快速、连续流入的特点.面向海量不断更新的数据集,在具有广泛使用价值的线性回归模型中,考虑引入增量算法.通过基于叉积矩阵的增量计算公式,得到最小二乘估计模型的增量算法,并进一步扩展到其他的模型估计量和检验统计量中.该增量算法运用了全部的数据信息,与使用全部数据建模具有完全相同的结果.算法节约了数据读取时间,减小了数据存储传输的压力,从而提高了计算效率.数据仿真实验验证了算法的有效性. 相似文献
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对连续谱数据不做离散化处理,而是将光滑后的连续谱作为连续曲线,进行函数型主成分回归分析,以期获得既可降维又能减少信息损失的回归方程.在此建模过程中,还引入连续谱的导数曲线作为协变量,并给出函数型主成分回归系数的bootstrap置信区间.作为实证研究,对玻璃样品的X射线谱和样品中硅元素含量进行回归分析.研究结果表明,基于函数型主成分的回归分析对响应变量具有较强解释能力,同时其回归系数更加符合数据本身的特点,显示出新方法所具有的优越性与实用价值. 相似文献
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